基于联邦学习的边缘计算隐私保护研究
2021-03-10冯伟功王凤领王文男
冯伟功 王凤领 王文男
(北京理工大学珠海学院 广东省珠海市 519000)
1 引言
边缘计算能够弥补云计算过程中实时性、能耗大、数据上传下载过程中隐私泄露风险的不足,是近年来兴起的一种分布式计算技术[1]。当前,边缘计算正处在快速发展和不断进化的过程中,业界在边缘计算的学术研究、标准化、产业联盟、商业化落地四个方向齐力推动着边缘计算前进,边缘计算将在智慧城市、工业智造、远程医疗、车联网、虚拟现实等多个价值行业有大规模的应用,形成“云-边-端”的格局,如图1。边缘计算发展迅速,据IEEE 旗下的市场研究企业Communications Industry Researchers(CIR)预测,2025年边缘计算基础设施收入将达179 亿美元,边缘计算服务将产生15 亿美元的收入[2],边缘计算将成为与云计算平分秋色的新兴市场。
对于边缘计算的定义,各个组织机构有不同的看法,边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium,ECC)对边缘计算的定义为在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台(架构),就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求[3]。欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)认为,边缘计算是在网络边缘为应用开发者和内容服务商提供所需的云端计算功能、互联网技术服务环境等[4]。国际标准化组织(International Organization for Standardization,ISO)在ISO/IEC TR23188 标准中提到,边缘计算是一种将主要处理和数据存储放在网络边缘节点的分布式计算模式[5]。
缘计算更加靠近终端设备,云计算所面临的数据安全和隐私泄露的风险,边缘计算同样会遇到,而且环境更加复杂。……
